Xác định thứ tự thời gian giữa hai câu tiếng Việt chỉ quá trình để tóm lƣợc

Các công trình nghiên cứu, phát triển và ứng dụng CNTT-TT Tập V-1, Số 15 (35), tháng 6/2016 - 38 - Xác định thứ tự thời gian giữa hai câu tiếng Việt chỉ quá trình để tóm lƣợc Determining The Temporal Order Between Two Vietnamese Process Sentences for Summarizing Trần Trung, Nguyễn Tuấn Đăng Abstract: In this paper we introduce a method for summarizing the meaning of two continual Vietnamese sentences manifesting a sequence of processes which belongs to one of three process types (according to Functional Grammar [26, 41]): the state of subject is changed, the position of subject is changed, and the state or position of the subject is affected by an agent. The sentence-generation method is performed in two main processes: (i) resolve anaphoric pronoun and represent the semantics of the source pair of sentences; (ii) determine the ordinal relationship of processes and generate new reduced Vietnamese sentence. To evaluate the quality of summarization, we compare our generated sentences with sentence fusions which generated using K. Filippova [31]’s method as well as an enhancement by F. Boudin and E. Morin [16]. Using ROUGE measures [6 - 9], the results show that our method’s summaries are more precise and natural in overall. Keywords: sentence generation, summarization, semantic representation. I. GIỚI THIỆU Khởi đầu từ năm 1958 bằng những hoạt động tiên phong của H. P. Luhn [20] và P. Baxendale [44], vấn đề mà K. S. Jones định nghĩa là việc thực hiện “một tiến trình biến đổi rút gọn một văn bản nguồn thành một văn bản tóm lược bằng cách lựa chọn và / hoặc tổng quát hóa những gì là quan trọng trong văn bản nguồn” [35, 36] hay còn được gọi ngắn gọn là “tóm lược văn bản” đã trở thành một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong cộng đồng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong suốt hơn nửa thế kỷ qua. Trong số những nghiên cứu đầu tiên nhằm mục tiêu tóm lược các văn bản khoa học, H. P. Luhn [20] đã đề xuất phương pháp xếp hạng và trích xuất câu từ văn bản nguồn dựa trên mức độ xuất hiện thường xuyên của các từ vựng và ngữ đoạn. Với ý tưởng tương tự, P. Baxendale [44] đã đề xuất ý tưởng trích xuất dựa trên vị trí trong đoạn văn bản. Đáng chú ý nhất là nghiên cứu của H. P. Edmunson [21] vào năm 1969 đã đề xuất giả thiết xem xét giá trị thông tin cao của những ngữ đoạn tiêu đề, những câu đầu và cuối của văn bản. Về cơ bản, K. S. Jones đã đề xuất một ý tưởng dựa trên việc thực hiện ba tiến trình liên tiếp để chuyển đổi một văn bản nguồn thành một văn bản tóm lược [35, 36]:  Tiến trình thứ nhất: thực hiện mô tả văn bản đầu vào bởi một dạng biểu diễn thứ nhất.  Tiến trình thứ hai: thực hiện chuyển đổi dạng biểu diễn thứ nhất sang dạng biểu diễn thứ hai là một mô tả của văn bản tóm lược.  Tiến trình thứ ba: thực hiện tạo sinh ngôn ngữ và hoàn chỉnh văn bản tóm lược từ dạng biểu diễn thứ hai. Từ những năm cuối thế kỷ XX và đầu thế kỷ XXI, ý tưởng của K. S. Jones [35, 36] đã được nhiều nhóm nghiên cứu triển khai để đề xuất những phương pháp khác nhau nhằm nâng cao hiệu quả trong việc chuyển đổi một văn bản nguồn thành một văn bản tóm lược [5, 10, 12, 13, 28, 29, 34-36, 40]. Các phương pháp được đề xuất được phân loại theo hai hướng nghiên cứu chính [5, 10]: (i) hướng thứ nhất được gọi là “tóm Các công trình nghiên cứu, phát triển và ứng dụng CNTT-TT Tập V-1, Số 15 (35), tháng 6/2016 - 39 - lược trích xuất” – “extractive summarization”; (ii) hướng thứ hai được gọi là “tóm lược trừu tượng” – “abstractive summarization”. Trong hướng tiếp cận “extractive summarization”, từng câu trong văn bản ban đầu sẽ được tính toán để xác định mức độ quan trọng của nó trong văn bản bằng các phương pháp máy học thống kê [5, 10, 12, 13, 23-25, 28, 29, 34-36, 40, 65]. Những đặc điểm thường được sử dụng để tính toán mức độ quan trọng của câu là từ khóa, tiêu đề, vị trí hoặc độ dài của câu, những ngữ đoạn đặc thù. Từ đó, những câu hay ngữ đoạn được cho là quan trọng nhất là những câu có điểm tính toán cao hơn ngưỡng sẽ được chọn để tạo thành văn bản tóm lược. Mặc dù có nhiều giải pháp được đề xuất và đạt được những kết quả quan trọng, một số vấn đề cơ bản của hướng tiếp cận “extractive summarization” vẫn đang được các nhà khoa học nghiên cứu để khắc phục [5, 10, 12, 13, 23-25, 28, 29, 34-36, 40, 65]:  Do những thông tin liền mạch được thể hiện xuyên suốt thông qua các câu trong văn bản nguồn nên việc trích xuất các câu quan trọng nhưng không liên tiếp có thể khiến văn bản tóm lược mất đi sự liền mạch này.  Nhiều câu trong văn bản nguồn có sự xuất hiện của đại từ hồi chỉ. Việc trích xuất sẽ khiến mối liên hệ giữa đại từ và đối tượng tiền ngữ sẽ bị mất đi, và ngữ cảnh thực sự của văn bản ban đầu sẽ không được thể hiện chính xác. Trong hướng tiếp cận “abstractive summarization”, những vấn đề quan trọng cần giải quyết là đề xuất được những cơ chế để hiểu và biểu diễn được ý nghĩa của văn bản nguồn cũng như tạo sinh được văn bản tóm lược. Để thực hiện những điều này, những nghiên cứu theo hướng tiếp cận này cần phải có sự kết hợp những kỹ thuật và kiến thức thuộc các lĩnh vực về khoa học máy tính là hiểu văn bản và tạo sinh văn bản cũng như các lý thuyết ngôn ngữ học. Trong những năm gần đây, hướng tiếp cận dựa trên “abstractive summarization” bắt đầu được chú ý nhiều hơn với một số phương pháp được đề xuất [1, 5, 42]: các phương pháp dựa trên tiếp cận cấu trúc “structure-based” như phương pháp cây phụ thuộc [50, 51] hay các phương pháp trích xuất thông tin [48]; các phương pháp dựa trên tiếp cận ngữ nghĩa như phương pháp biểu diễn ngữ nghĩa theo những “Information Item” [46] hay đồ thị ngữ nghĩa [27]. Một số vấn đề được đặt ra là những phương pháp này được đề xuất chủ yếu nhằm tóm lược đa văn bản và cũng chưa có sự kết hợp với các lý thuyết ngôn ngữ học. (Xem [1, 5, 42]). Một hướng tiếp cận hẹp mới được tập trung nghiên cứu trong những năm gần đây dựa trên “abstractive summarization” là tạo thành một câu nhiều thông tin bằng việc kết hợp nhiều câu khác nhau và được gọi là tiếp cận trộn câu “sentence fusion”. Tiếp cận trộn câu cho phép tạo ra một câu mới từ sự gom nhóm những thông tin có trong những câu nguồn khác nhau và có thể được cải tiến theo nhiều cách. Hướng tiếp cận trộn câu được khởi đầu bởi R. Barzilay và K. R. McKeown [51] bằng việc phát triển một hệ thống tóm lược đa văn bản thực thi theo hai quá trình chính: (i) trong quá trình thứ nhất, nhiều phương pháp máy học khác nhau có thể được áp dụng để gom cụm các câu có cùng chủ đề; (ii) trong quá trình thứ hai, hệ thống trộn các cây phụ thuộc của các câu trong từng cụm và tạo sinh các câu mới rồi lựa chọn kết quả trộn tốt nhất. Dựa trên cùng ý tưởng sử dụng cấu trúc cây phụ thuộc, K. Filippova và M. Strube [32, 33] đề xuất phương pháp cải tiến để tạo sinh các câu mới đúng ngữ pháp hơn bằng cách “trộn hợp nhất” (“union fusion”) thay vì chỉ trộn giao nhau “intersection fusion” như của R. Barzilay và K. R. McKeown [51]. Một nghiên cứu khác của K. Filippova [31] kết hợp trộn câu và nén câu “sentence compression”, trong đó tác giả sử dụng một đồ thị từ vựng của các câu được trộn và lựa chọn đường đi trong đồ thị chứa đựng những thông tin chung để tạo câu mới. Phương pháp này của K. Flippova [31] được tiếp tục cải tiến bởi F. Boudin và E. Morin [16] để tạo ra những câu có chứa nhiều thông tin hơn bằng cách đánh giá lại dựa theo những cụm từ khóa. (Xem [1, 5, 16, 31-33, 42, 51]). Theo hướng tiếp cận dựa trên “abstractive summarization” và thực hiện ba tiến trình bên trên, Các công trình nghiên cứu, phát triển và ứng dụng CNTT-TT Tập V-1, Số 15 (35), tháng 6/2016 - 40 - chúng tôi đặt ra vấn đề tổng quát là xây dựng một mô hình biểu diễn nội dung ngữ nghĩa của toàn bộ văn bản nguồn và đề xuất một phương pháp để tạo sinh ra một đoạn văn bản mới ngắn gọn nhất có thể để tóm lược nội dung của văn bản nguồn đã được mô hình hóa. Để giải quyết vấn đề tổng quát này và thực hiện kết hợp với ý tưởng trong lĩnh vực tạo sinh ngôn ngữ tự nhiên [15], trong những nghiên cứu gần đây [59 - 62], chúng tôi đã đề xuất một số giải pháp, kỹ thuật nhằm tóm lược những dạng cặp câu tiếng Việt đơn giản có đặc điểm khác nhau. Ở giai đoạn biểu diễn nội dung ngữ nghĩa của văn bản nguồn, trong công trình [59] và nghiên cứu này, ngữ nghĩa của một cặp câu tiếng Việt sẽ được biểu diễn bởi một cấu trúc Discourse Representation Structure (DRS). Theo lý thuyết Discourse Representation Theory [19, 38, 39, 45], DRS là một cấu trúc biểu diễn cho biết hai dạng thông tin: (i) thông tin về những đối tượng – biểu thị bởi những danh từ – xuất hiện trong đoạn văn bản; (ii) thông tin về những thuộc tính – biểu thị bởi những danh từ, động từ hay tính từ – mà những đối tượng này có và sự tương quan giữa chúng. DRS lưu trữ hai dạng thông tin này dưới dạng một cặp danh sách hữu hạn : danh sách U chứa những chỉ số riêng biệt cho biết từng đối tượng và danh sách Con chứa những vị từ (là những thuộc tính hay còn được gọi là điều kiện) gắn với những chỉ số này. Ở giai đoạn thực hiện tạo sinh đoạn văn bản mới, để tóm lược nội dung của văn bản nguồn đã được mô hình hóa bởi cấu trúc DRS, cách tiếp cận hiện tại của chúng tôi là: chúng tôi giả sử rằng sẽ tóm lược từng cặp câu liên tiếp có liên quan, nếu câu không có liên quan thì không tóm lược. Quá trình tóm lược sẽ diễn ra theo nhiều bước, ở nhiều cấp (sau mỗi bước là một cấp tóm lược), cho đến khi không còn cặp câu nào có thể tóm lược được nữa. Trong [59], áp dụng cho những đoạn văn bản gồm hai câu tiếng Việt đơn giản, chúng tôi xác định hai câu được cho là có liên quan nếu có mối quan hệ đại từ hồi chỉ liên câu. Dựa trên mối quan hệ này, chúng tôi thực hiện phân tích cấu trúc DRS và tạo sinh cấu trúc cú pháp của câu tiếng Việt rút gọn mới. Cuối cùng, những thành phần trong cấu trúc cú pháp sẽ được thay thế bởi bộ từ vựng tiếng Việt phù hợp để hoàn chỉnh câu tiếng Việt tóm lược. Tiếp tục phát triển hướng tiếp cận, để nâng cao chất lượng của câu tiếng Việt được tạo sinh, trong [60 - 62] chúng tôi xem xét thêm các mối quan hệ liên câu giữa cặp câu tiếng Việt ban đầu: mối quan hệ về thứ tự xem xét giữa hành động ở câu thứ nhất với hành động ở câu thứ hai. Dựa trên những mối quan hệ này, chúng tôi thực hiện một số cải tiến so với [59] nhằm: (i) tạo dựng cấu trúc DRS để mô hình hóa cụ thể hơn ngữ nghĩa của những cặp câu tiếng Việt được xem xét có đặc điểm phù hợp; và (ii) tạo sinh câu tiếng Việt rút gọn mới có chất lượng tốt hơn. Một vấn đề quan trọng trong cách tiếp cận của chúng tôi khi thực hiện tóm lược các cặp câu tiếng Việt là làm sao xác định chính xác đối tượng tiền ngữ cho đại từ hồi chỉ xuất hiện ở câu thứ hai trong những ngữ cảnh có sự nhập nhằng. Để giải quyết vấn đề này và áp dụng cho một số dạng cặp câu tiếng Việt có cấu trúc đặc biệt, trong [63, 64], chúng tôi đề xuất những chiến lược nhằm xử lý chính xác hơn đại từ “nó” và những đại từ chỉ người. Chúng tôi cũng kết hợp áp dụng cấu trúc mệnh đề quan hệ trong ngữ pháp tiếng Việt để tạo sinh câu tiếng Việt rút gọn mới thỏa mãn yêu cầu đặt ra. Trong nghiên cứu này, chúng tôi tập trung áp dụng phương pháp tạo sinh câu để tóm lược ý nghĩa một số dạng đoạn văn bản bao gồm hai câu tiếng Việt chỉ quá trình. Theo lý thuyết Functional Grammar [26, 41], một quá trình là một chuỗi biến cố trong đó chủ thể, thông thường là một tĩnh vật, phải trải qua một cách không tự nguyện. Để tóm lược nghĩa của những đoạn văn bản bao gồm những câu chỉ quá trình, chúng ta phải trả lời hai câu hỏi: (i) Chủ thể nào trải qua các quá trình?; và (ii) Thứ tự thời gian xảy ra các quá trình? Đối tượng nghiên cứu chính của chúng tôi trong bài báo là những cặp câu tiếng Việt, được xem như những đoạn văn bản đơn giản nhất, trong đó có một chủ thể là tĩnh vật trải qua hai quá trình: một quá trình Các công trình nghiên cứu, phát triển và ứng dụng CNTT-TT Tập V-1, Số 15 (35), tháng 6/2016 - 41 - được diễn đạt bởi động từ ở câu thứ nhất, và một quá trình được diễn đạt bởi động từ ở câu thứ hai. Dựa trên sự phân loại động từ chỉ quá trình trong các lý thuyết Functional Grammar [26, 41], chúng tôi xử lý ba dạng câu chỉ quá trình:  Dạng 1: quá trình trong đó chủ thể bị thay đổi trạng thái. Ví dụ 1: “Cái bình bị nứt.”  Dạng 2: quá trình trong đó chủ thể bị thay đổi vị trí. Ví dụ 2: “Chiếc lá rụng.”  Dạng 3: quá trình trong đó chủ thể bị một tác động bởi một tác nhân, khiến cho nó bị thay đổi trạng thái hoặc vị trí. Ví dụ 3: “Sét đánh cành cây.” Chúng tôi giả thiết rằng có một thứ tự thời gian để xảy ra các quá trình: quá trình dạng 3 xảy ra trước tiên, quá trình dạng 2 xảy ra tiếp theo, quá trình dạng 1 xảy ra sau cùng. Việc xác định quan hệ thứ tự thời gian giữa quá trình ở câu thứ nhất với quá trình ở câu thứ hai sẽ là tiền đề để tóm lược ý nghĩa của đoạn văn bản. Cùng với đó, một yêu cầu quan trọng cũng được đặt ra: câu tiếng Việt được tạo sinh phải mang tính phổ dụng trong giao tiếp thông thường. Kiến trúc tổng quát của phương pháp tạo sinh câu được minh họa trong Hình 1. Kiến trúc tổng quát này bao gồm những giai đoạn chính sau:  Giai đoạn 1: Xử lý đại từ hồi chỉ “nó”. Trong tiếng Việt, đại từ “nó” tùy ngữ cảnh có thể chỉ người, động vật hoặc tĩnh vật. Với mục tiêu của nghiên cứu này, chúng tôi xác định tiền ngữ của đại từ “nó” là một đối tượng tĩnh vật.  Giai đoạn 2: Tạo dựng một cấu trúc biểu diễn ngữ nghĩa của cặp câu tiếng Việt nguồn.  Giai đoạn 3: Xác định những yếu tố quan hệ: chủ thể của các quá trình, hiện tượng tác động lên chủ thể, thứ tự thời gian xảy ra các quá trình. Việc xác định được thực hiện thông qua phân tích cấu trúc biểu diễn trên.  Giai đoạn 4: Tạo sinh câu tiếng Việt rút gọn mới. Chúng tôi kết hợp từ vựng thuộc cặp câu nguồn và từ vựng thể hiện mối quan hệ dựa trên thứ tự thời gian xảy ra các quá trình. Hình 1. Kiến trúc tổng quát của phương pháp tạo sinh câu với các giai đoạn thực hiện chính Các công trình nghiên cứu, phát triển và ứng dụng CNTT-TT Tập V-1, Số 15 (35), tháng 6/2016 - 42 - Cấu trúc của bài báo như sau: trong Phần II, chúng tôi sẽ trình bày chi tiết những giai đoạn xử lý của phương pháp tạo sinh câu; trong Phần III, chúng tôi sẽ trình bày thử nghiệm và phương pháp đánh giá chất lượng câu tiếng Việt rút gọn mới. II. TIẾN TRÌNH TÓM LƢỢC II.1. Phân loại đoạn văn bản dựa trên giả thiết về thứ tự thời gian xảy ra các quá trình Nghiên cứu được thực hiện với mục tiêu tóm lược những đoạn văn bản gồm hai câu tiếng Việt đơn giản chỉ quá trình bằng phương pháp tạo sinh câu. Những cặp câu được nghiên cứu có đặc điểm là một đối tượng tĩnh vật trải qua hai quá trình ở hai câu. Từng câu trong đó thuộc một trong ba dạng: dạng 1 trong đó đối tượng có sự biến chuyển về trạng thái; dạng 2 trong đó đối tượng có sự biến chuyển về vị trí; dạng 3 trong đó chủ thể bị một tác động bởi một tác nhân, khiến cho nó bị thay đổi trạng thái hoặc vị trí. Dựa trên giả thiết về thứ tự thời gian xảy ra các quá trình (được trình bày trong phần Giới thiệu), những cặp câu được phân loại thành ba loại lớn:  Loại 1: Quá trình ở câu thứ nhất xảy ra trước quá trình ở câu thứ hai. Dựa trên những ngữ cảnh thông thường trong thực tế, chúng tôi giả định rằng quá trình ở câu thứ nhất là nguyên nhân của quá trình ở câu thứ hai. Ví dụ 4: “Sét đánh cành cây. Nó bị gãy.”  Loại 2: Quá trình ở câu thứ nhất xảy ra sau quá trình ở câu thứ hai. Dựa trên những ngữ cảnh thông thường trong thực tế, chúng tôi giả định rằng quá trình ở câu thứ nhất là hệ quả của quá trình ở câu thứ hai. Ví dụ 5: “Cái bình bị nứt. Nó bị rơi.”  Loại 3: Quá trình ở câu thứ nhất xảy ra đồng thời quá trình ở câu thứ hai. Ví dụ 6: “Chiếc lá bị úa. Nó bị héo.” Những kiểu cặp câu thuộc ba loại trên được tổng hợp trong Bảng 1 với những ký hiệu được sử dụng:  X, Y, Z: lần lượt chỉ các câu thuộc các dạng 1, 2, 3.   , , : Lần lượt chỉ các cặp câu thuộc loại 1, 2, 3. Bảng 1. Tổng hợp những kiểu cặp câu tiếng Việt đơn giản được nghiên cứu dựa trên giả định về thứ tự thời gian xảy ra các quá trình X Y Z X    Y    Z    II.2. Xử lý đại từ hồi chỉ “nó” và tạo dựng cấu trúc biểu diễn ngữ nghĩa Do đặc điểm của những cặp câu được nghiên cứu, có tối đa 2 đối tượng thuộc hai loại trong một cặp câu: tĩnh vật, hiện tượng. Chiến lược để xác định tiền ngữ cho một đại từ “nó” ở câu thứ hai: xác định đối tượng tĩnh vật ở câu thứ nhất làm tiền ngữ. Các bước xử lý để thực hiện chiến lược trên như sau:  Bƣớc 1: Phân tích cấu trúc đoạn văn bản thành hai câu riêng biệt. Đánh chỉ vị trí từng câu: [first] đối với câu thứ nhất, [second] đối với câu thứ hai. Dựa trên lý thuyết Unification-Based Grammar [37, 55], chỉ số này được truyền lên xuống trên cây cú pháp.  Bƣớc 2: Phân tích cấu trúc câu thành những ngữ đoạn nhỏ hơn. Có hai dạng cấu trúc cú pháp câu trong nghiên cứu này: o Sentence  Noun Phrase + [bị] + Predicate Phrase. Cấu trúc này của câu thuộc dạng 1 hoặc 2. o Sentence  Noun Phrase + Predicate Phrase. Cấu trúc này của câu thuộc dạng 3.  Bƣớc 3: Mô tả đặc điểm từ vựng. Những đặc điểm này được sử dụng vào hai mục đích: (i) xác định đối tượng tiền ngữ cho đại từ “nó”; (ii) tạo dựng cấu trúc biểu diễn ngữ nghĩa của cặp câu nguồn. Dựa trên đặc điểm những cặp câu được nghiên cứu, chúng tôi phân loại từ vựng thành ba lớp chính: đối tượng gồm hai lớp con là tĩnh vật và hiện tượng; động từ chỉ quá trình gồm hai lớp con là chuyển thái và chuyển vị; động từ chỉ hành Các công trình nghiên cứu, phát triển và ứng dụng CNTT-TT Tập V-1, Số 15 (35), tháng 6/2016 - 43 - động gồm một lớp con là transitive. Bảng 2 trình bày những thông tin được mô tả. Xét từ vựng đối tượng “cành cây” trong đoạn văn bản ở Ví dụ 4. Mô tả đặc điểm của đối tượng này với nền tảng GULP [37] trong Prolog như Hình 2. Bảng 2. Những thông tin được mô tả của từ vựng Đặc điểm từ vựng Vị từ Đối tƣợng  Chỉ số riêng biệt.  Nội dung từ vựng.  Loại từ.  Lớp con từ loại.  Chỉ vị trí trong câu.  Chỉ loại từ.  Chỉ ngữ nghĩa. Quá trình  Chỉ số gắn với đối tượng chủ thể.  Loại từ.  Lớp con từ loại.  Chỉ ngữ nghĩa. Hành động  Chỉ số gắn với đối tượng chủ thể.  Loại từ.  Lớp con từ loại.  Chỉ ngữ nghĩa. n(N) --> [cành,cây], { append([position(I,FP), species(I,FCLASS), cành_cây(I,CO,CAT,FCLASS)], Con,NewCon), unique_integer(I), CO = [cành,cây], CAT = [object], FCLASS = [nonanimated], N = syn~(flag_index~I .. flag_position~FP) .. sem~(in~[drs(U,Con)|Super] .. out~ [drs([I|U],NewCon)| Super]) }. Hình 2. Mô tả đặc điểm đối tượng “cành cây” trong Ví dụ 4 với nền tảng GULP [37] trong Prolog. p(P) --> [gãy],{ append([gãy(Arg,CO,CAT,FCLASS)], Con,NewCon), CO = [gãy], CAT = [process], FCLASS = [state_changed], P = syn~(flag_arg1~Arg) .. sem~(in~[drs(U,Con)|Super] .. out~[drs(U,NewCon)|Super]) }. Hình 3. Mô tả đặc điểm động từ chỉ quá trình chuyển thái “gãy” trong Ví dụ 4 với nền tảng GULP [37] trong Prolog.  Những đặc điểm từ vựng gồm: chỉ số riêng biệt I được tạo sinh riêng biệt cho từng đối tượng; chỉ số nội dung CO nhận giá trị [cành,cây]; chỉ số loại từ vựng CAT nhận giá trị [object] cho biết đây là đối tượng; chỉ số lớp con từ loại FCLASS nhận giá trị [nonanimated] cho biết là đối tượng tĩnh vật.  Những vị từ gắn với chỉ số I mà sẽ được dùng để tạo dựng cấu trúc DRS: vị từ chỉ vị trí position(); vị từ chỉ loại từ species(); vị từ chỉ ngữ nghĩa cành_cây(). Xét từ vựng động từ chỉ quá trình chuyển t